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龙图腾网获悉量子科技长三角产业创新中心申请的专利一种精密设备的振动响应预测方法、装置、系统及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115879348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211710654.4，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种精密设备的振动响应预测方法、装置、系统及介质是由潘岳;方翁武;王西伟设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种精密设备的振动响应预测方法、装置、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种精密设备的振动响应预测方法、装置、系统及计算机可读存储介质，应用于超导量子技术领域。该方法包括：对精密设备的基准点进行振动响应测试，得到基准点的振动响应数据；基于基准点的振动响应数据，利用预先建立的与基准点和目标测试点相关的神经网络模型对基准点的振动响应数据进行分析，得到与基准点对应的目标测试点的振动响应数据；其中，基准点位于精密设备表面，目标测试点位于精密设备的内部预设区域处；本发明通过对常温下的基准点进行振动响应测试，结合训练的神经网络模型即可预测得到处于极低温位置的目标预测点的振动响应数据，实现对极低温条件下精密设备的振动测量。

本发明授权一种精密设备的振动响应预测方法、装置、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种精密设备的振动响应预测方法，其特征在于，包括： 对精密设备的基准点进行振动响应测试，得到所述基准点的振动响应数据； 基于所述基准点的振动响应数据，利用预先建立的与基准点和目标测试点相关的神经网络模型对所述基准点的振动响应数据进行分析，得到与所述基准点对应的目标测试点的振动响应数据；其中，所述基准点位于所述精密设备表面，所述目标测试点位于所述精密设备的内部预设区域处，所述目标测试点为使用稀释制冷剂时需要测量的低温位置处；其中： 所述与基准点和目标测试点相关的神经网络模型的建立过程，包括： 基于所述精密设备的3D模型建立初始有限元模型； 基于所述精密设备的物理模型进行试验模态测试，得到试验模态测试结果； 采用所述试验模态测试结果对所述初始有限元模型进行修正，得到修正后的校准有限元模型； 基于预先获取的与所述精密设备对应的环境振动加速度数据和所述校准有限元模型进行神经网络训练，得到与基准点和目标测试点相关的神经网络模型。

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